numpy.heaviside

numpy.heaviside(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'heaviside'>

Вычислить функцию Хевисайда.

Функция Хевисайда определяется как:

                      0   if x1 < 0
heaviside(x1, x2) =  x2   if x1 == 0
                      1   if x1 > 0

где x2 часто принимается за 0,5, но также иногда используются 0 и 1.

Параметры:

x1 : array_like Входные значения. x2 : array_like Значение функции, когда x1 равно 0. out : ndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно Местоположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходов. where : array_like, необязательно Значения True указывают на вычисление ufunc в этой позиции, значения False указывают на оставление значения в выводе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

out : ndarray Массив вывода, элемент-по-элемент функция Хевисайда от x1.

Примечания

Новая в версии 1.13.0.

Ссылки

Примеры

>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)
array([ 0. ,  0.5,  1. ])
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 1)
array([ 0.,  1.,  1.])